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  대학 총장 홍길동

  19세기 말, 증기기관이 열어젖힌 1차 산업혁명 이후 인류는 새로운 기술이 등장할 때마다 문명의 패러다임을 전환해 왔습니다. 과거의 산업혁명이 석탄과 석유라는 물리적 자원을 동력 삼아 거대한 공장을 움직였다면, 21세기 디지털 전환(DX)의 시대를 움직이는 가상세계의 원유는 바로 ‘데이터’입니다. 글로벌 선두 기업들이 앞다투어 데이터 축적에 사활을 걸기 시작한 지 불과 수년 만에, 인류는 이제 인공지능(AI)이라는 거대한 지능형 문명 앞에 서게 되었습니다.

  AI 기술의 완성도와 가치를 결정짓는 핵심은 결국 양질의 데이터에 있습니다. 아무리 뛰어난 알고리즘과 압도적인 컴퓨팅 파워를 가진 AI 인프라라 할지라도, 그것을 학습시킬 데이터가 부재하거나 오염되어 있다면 그 지능은 작동할 수 없습니다.

  마치 비옥한 토양에서만 풍성한 수확을 기대할 수 있듯, 고도화된 비즈니스 인사이트와 혁신적인 테크놀로지의 결합은 오직 정제된 AI 데이터라는 기반 위에서만 가능합니다.

  이제 데이터는 단순히 과거의 기록을 보여주는 통계 자료에 머무르지 않습니다. 기업의 생존을 가르는 정밀한 의사결정의 나침반이자, 새로운 시장을 개척하는 미래 예측의 열쇠입니다. 제조업의 공정 최적화부터 금융의 리스크 관리, 의료의 정밀 진단에 이르기까지 AI 데이터의 확보와 활용 능력은 곧 조직의 핵심 경쟁력이 되었습니다.

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  대학 총장 홍길동

  4차 산업혁명의 거대한 파고 속에서 인공지능과 빅데이터, 그리고 데이터사이언스를 이해하고 현업에 융합하는 역량은 이제 기업과 개인 모두에게 선택이 아닌 '생존의 필수 조건'이 되었습니다. 그러나 정작 비즈니스 최전선에서는 데이터를 분석할 전문 인력이 절대적으로 부족하다는 탄식이 흘러나옵니다. 심지어 막대한 비용을 들여 첨단 데이터 기법을 학습한 인재들을 현장에 투입해 보아도, 기대만큼의 실질적인 성과나 비즈니스 가치 창출로 이어지지 못한다는 회의적인 반응마저 나오고 있습니다.

  이러한 모순이 발생하는 본질적인 이유는 명확합니다. 기술적인 데이터 분석 기법은 혁신을 위한 필요조건일 뿐, 그 자체로 정답이 될 수 없기 때문입니다. 데이터 사이언스가 진짜 힘을 발휘하기 위해서는 분석 기술 그 자체가 아니라, 현장의 생생한 경험, 조직이 당면한 비즈니스적 도전 과제, 그리고 나아가 경영을 통해 달성하고자 하는 궁극적인 목표와 정밀하게 결합되어야만 합니다.

  그동안의 데이터 교육은 안타깝게도 현장과 동떨어진 복잡한 코딩과 복잡한 이론을 암기하는 데 치중해 왔습니다. 비즈니스 도메인에 대한 이해 없이 기술만 배운 인재들이 실제 현장에서 적절한 문제의식을 도출하고, 이를 데이터 기법과 결합하여 가치를 창출하기까지는 최소 수년의 시행착오와 막대한 가용 기간이 소요될 수밖에 없습니다.

  지금 우리에게 필요한 것은 비본질적인 과정을 과감히 걷어낸 가장 효율적인 교육입니다. 비전문가라도 가능한 한 단기간에 각 분야별 핵심 데이터 분석 기법을 체득하고, 이를 본인의 업(業)에 즉각적으로 투입할 수 있도록 만드는 실전형 교육 구조가 정답입니다.